Характеристика развития Приволжского федерального округа (стр. 8 из 8)
Множественный коэффициент корреляции:
, где 
, а 
. 
0,96188Множественный коэффициент корреляции можно определить, найдя квадратный корень из определителя матрицы, построенной из линейных коэффициентов корреляции:
1
1 
1 
1Коэффициент множественной детерминации R2=0,9252
Скорректированный коэффициент множественной детерминации
R2скорр. =1- (1-0,9252) * (14-1) / (14-3-1) =0,9028
Проверка значимости коэффициента множественной корреляции осуществляется на основе F-критерия Фишера-Снедекора:
По таблице распределения Стьюдента:
гипотеза 
о незначимости коэффициента множественной корреляции отвергается.Уравнение множественной регрессии - 
Проверив коэффициенты регрессии на значимость по t-критерию Стьюдента, можем сделать вывод о том, что ни один из критериев не значим. Проверка значимости коэффициента множественной корреляции при помощи F-критерия Фишера-Снедекора показала, что гипотеза о незначимости коэффициента множественной корреляции отвергается. Таким образом, множественный коэффициент корреляции равный 0,96188 значим. Линейная модель регрессии качественно аппроксимирует исходные данные и ею можно пользоваться для прогноза значений признака.
Список литературы
1. Российский статистический ежегодник. 2009: Стат. сб. /Росстат. - Р76 М., 2009. - 795 с.
2. Социально-экономическая статистика: учебник для вузов / 2-е изд., доп.: под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: ИНФРА-М, 2005. - 480 с.
3. Статистика: учебник / под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Высшее образование, 2009. - 566 с.
4. Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.gks.ru